primeira escola avanÇada de fisÍca 2005 introdução à teoria do caos marcus a.m. de aguiar

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PRIMEIRA ESCOLA AVAN PRIMEIRA ESCOLA AVAN Ç Ç ADA ADA DE FISÍCA 2005 DE FISÍCA 2005 Introdu Introdu ção ção à Teoria do à Teoria do Caos Caos Marcus A.M. de Aguiar Marcus A.M. de Aguiar

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Page 1: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

PRIMEIRA ESCOLA AVANPRIMEIRA ESCOLA AVANÇÇADA ADA DE FISÍCA 2005DE FISÍCA 2005

IntroduIntrodução ção à Teoria do à Teoria do CaosCaos

Marcus A.M. de AguiarMarcus A.M. de Aguiar

Page 2: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Sumário Sumário

1 – O que é Caos?1 – O que é Caos?

2 - O mapa logístico 2 - O mapa logístico

3 – Caos e Fractais 3 – Caos e Fractais

Page 3: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Sistemas Previsíveis e Não- PrevisíveisSistemas Previsíveis e Não- Previsíveis

Calendário (anos Calendário (anos bissextos, eclipses)bissextos, eclipses)

Pêndulos (relógio)Pêndulos (relógio) Sistema massa-Sistema massa-

molamola

Clima Clima Fluidos turbulentosFluidos turbulentos Mesa de pregosMesa de pregos Mesa de bilharMesa de bilhar

Page 4: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

A Mesa de Pregos:A Mesa de Pregos:Caos e DeterminismoCaos e Determinismo

Page 5: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

A Mesa de BilharA Mesa de Bilhar

Page 6: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

As equações de Newton, que regem a mecânica, As equações de Newton, que regem a mecânica, são determinsão determiníísticas:sticas: dadas as forcas agindo sobre um sistema de partículas e dadas as forcas agindo sobre um sistema de partículas e as condições iniciais devemos ser capazes de determinar as condições iniciais devemos ser capazes de determinar o movimento do sistema.o movimento do sistema.

Se jogamos as bolinas (aproximadamente) do mesmo Se jogamos as bolinas (aproximadamente) do mesmo modo, porque elas não caem (aproximadamente) no modo, porque elas não caem (aproximadamente) no mesmo lugar?mesmo lugar?

CondiçõesCondições iniciais muito parecidas podem provocar iniciais muito parecidas podem provocar efeitos dinâmicos muito diferentes! efeitos dinâmicos muito diferentes!

Surpresa: sistemas muito simples podem ter Surpresa: sistemas muito simples podem ter comportamentos complexos, onde pequenas diferencomportamentos complexos, onde pequenas diferençças as iniciais são amplificadas, levando a um comportamento iniciais são amplificadas, levando a um comportamento aleatório.aleatório.

Page 7: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Sistemas RegularesSistemas Regulares XX Sistemas CaóticosSistemas Caóticos

Sistema massa-mola

Pêndulo simples

1)

2)

3) Sistema Terra-Sol

4) O pendulo duplo com molas

Page 8: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

O oscilador de O oscilador de DuffingDuffing

Page 9: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Preto: x(0)=0.480 v(0)=0.355Vermelho: x(0)=0.481 v(0)=0.355Verde: x(0)=0.482 v(0)=0.355

CAOS = sensibilidade à condições iniciais =

imprevisibilidade

O movimento é tão complicado que torna-se imprevisível!

Page 10: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

RESUMORESUMO

Caos = sensibilidade Caos = sensibilidade àsàs c condiçõesondições iniciais iniciais

Condições iniciais muito próximas separam-se Condições iniciais muito próximas separam-se exponencialmente rápido: (efeito borboleta) exponencialmente rápido: (efeito borboleta)

Existe um tempo característico dentro do qual previsões Existe um tempo característico dentro do qual previsões são possíveis. Alem desse tempo o sistema torna-se são possíveis. Alem desse tempo o sistema torna-se imprevisível. imprevisível.

Page 11: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Perguntas:Perguntas: Porque alguns sistemas determinísticos se Porque alguns sistemas determinísticos se

comportam de forma simples e outros de comportam de forma simples e outros de forma quase aleatória (caótica)?forma quase aleatória (caótica)?

Qual o mecanismo responsável pelo Qual o mecanismo responsável pelo aparecimento de dinâmica caótica?aparecimento de dinâmica caótica?

Quais as implicações do movimento caótico?Quais as implicações do movimento caótico?

Quão raros ou freqüentes são sistemas Quão raros ou freqüentes são sistemas caóticos?caóticos?

Page 12: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Sistema dinâmicosSistema dinâmicos

Sistemas físicos como o oscilador de Duffing ou o sistemaSol-Terra-Lua são complicados do ponto de vista matemático.

Vamos considerar aqui apenas sistemas dinâmicos simples, queservirão como modelos para o estudo de sistemas realistas.

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Exemplo 1:1 0n n nx x x

x0 = 49.0 x0 = 0.030 x0 = 1 x0 = 0x1 = 7.0 x1 = 0.173... x1 = 1 x1 = 0x2 = 2.646... x2 = 0.416... x2 = 1 x2 = 0x3 = 1.627... x3 = 0.645... x3 = 1 x3 = 0x4 = 1.275... x4 = 0.803... x4 = 1 x4 = 0x5 = 1.129... x5 = 0.896... x5 = 1 x5 = 0x6 = 1.063... x6 = 0.947... x6 = 1 x6 = 0x7 = 1.031... x7 = 0.973... x7 = 1 x7 = 0

0 1Ponto fixo instável

Ponto fixo estável

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Exemplo 2: 21 0n n nx x x

x0 = 2.0 x0 = 0.8 x0 = 1 x0 = 0x1 = 4.0 x1 = 0.64 x1 = 1 x1 = 0x2 = 16 x2 = 0.4096 x2 = 1 x2 = 0x3 = 256 x3 = 0.1677... x3 = 1 x3 = 0x4 = 65536 x4 = 0.0281... x4 = 1 x4 = 0x5 = 4294967296 x5 = 0.0008... x5 = 1 x5 = 0

0 1

Ponto fixo instável

Ponto fixo estável

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Pontos fixos são como pontos de equilíbrio. No caso do primeiroexemplo podemos encontrá-los da seguinte forma:

1n n nx x x

( )f x x

( )f x x

x

f(x)

Page 16: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Dinâmica

x0 x1 x2 x3 x

f(x)

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Exemplo 3: o mapa logístico

Motivação:

Seja Xn a população de uma determinada espécie na geração n.

A cada geração uma parte da população morre e filhotes nascem.O numero de indivíduos na geração seguinte deve ser aproximadamenteProporcional ao numero de indivíduos na geração anterior:

Xn+1 = Xn onde o parâmetro > 1 mede a taxa de crescimento

Se a população fica muito grande pode faltar comida. Então a taxade crescimento não pode ser constante. Substituímos por

Xn/Xc)

onde Xc é o maior numero de indivíduos que pode sobreviver com osrecursos existentes.

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Veja que (1 / )0

n cn c

n c

se X XX X

se X X

Então a equação que descreve a população fica:

1 (1 / )n n n cX X X X

1 (1 )n n nx x x

1 (1 )n n n

c c c

X X X

X X X

Dividindo os dois lados por Xc e definindo uma nova variável xn = Xn/Xc

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1 (1 ) 0 1 2.7n n n nx x x x

x0 = 0.5x1 = 0.675x2 = 0.597...x3 = 0.650...x4 = 0.615...x5 = 0.640...x6 = 0.622...x7 = 0.634...

Pontos fixos: xn+1 = xn

Soluções: x=0 e x

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Rota para o caos por duplicação de período

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Dinâmica Auto-Similar !Dinâmica Auto-Similar !

Ordem no Caos!Ordem no Caos!

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Qual o mecanismo que leva ao Qual o mecanismo que leva ao caos?caos?

Para responder essa pergunta Para responder essa pergunta vamos fazer uma análise vamos fazer uma análise geométrica do problema.geométrica do problema.

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1( ) 4 (1 ) ( )n nf x x x x f x

1 3

4fx

0.5 10

1

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1 – O intervalo [0, 0.5] é levado pelo mapa no intervalo [0,1]

2 – O intervalo [0.5, 1] é levado pelo mapa no intervalo [1,0]

0 0.5 1

0 1 01

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0 0.5 1

0 1

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0 0.5 1

0 1

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0 0.5 1

0 1

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0 0.5 1

0 1

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0 0.5 1

0 1

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O processo de esticar e dobrar é o mecanismo O processo de esticar e dobrar é o mecanismo fundamental da geração de caos.fundamental da geração de caos.

A cada passo do processo pontos inicialmente muito próximos A cada passo do processo pontos inicialmente muito próximos vão se afastando devido ao esticamento. vão se afastando devido ao esticamento.

Se a distancia entre dois pontos representa um erro na condição Se a distancia entre dois pontos representa um erro na condição inicial, esse erro acaba ficando do tamanho do espaço todo, einicial, esse erro acaba ficando do tamanho do espaço todo, eperdemos o poder de previsão:perdemos o poder de previsão:

No caso da previsão do tempo, um erro de medida de 0.1 grau,por exemplo, no dia seguinte representa 0.5 grau e cinco dias depois 10 graus, perdendo totalmente o significado.

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0.5 10

>1

Caos e FractaisCaos e Fractais

1

Pontos que permanecem no intervalo[0,1] após uma aplicação

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0.5 10

>1

1

Pontos que permanecem no intervalo[0,1] após duas aplicações

Page 43: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Pontos que permanecem no intervalo[0,1] após N aplicações

N

0

12

3...

Poeira de Cantor

Conjunto fractal

Auto-similar

|| || || || || || || || || || || || || || || ||

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Page 45: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar
Page 46: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar
Page 47: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Mapas em Duas Dimensões: Mapas em Duas Dimensões: o conjunto de Mandelbroto conjunto de Mandelbrot

1

1

( , )

( , )n n n

n n n

x f x y

y g x y

(xn yn)

(xn+1 yn+1)

x

y

1n nz f z

Page 48: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Mapas Quadráticos 21n nz z c

2 21 1

1 22n n n

n n n

x x y c

y x y c

Regra do jogo:

1 – ponto inicial é z0=0 [ou (x0,y0)= (0,0)]

2 – para cada valor de c [ou de (c1,c2)] verificamos quantos passos são necessários para que |zn|2 > 4 [ou xn

2 + yn2 > 4]

3 – de acordo com esse numero de passos associamos uma cor diferente ao ponto representado pela constante c. Por exemplo, vermelho de são necessários três passos, verde para quatro passos etc.

Page 49: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

O conjunto de Mandelbrot

Page 50: PRIMEIRA ESCOLA AVANÇADA DE FISÍCA 2005 Introdução à Teoria do Caos Marcus A.M. de Aguiar

Exemplos de Sistemas com Exemplos de Sistemas com Movimento CaóticoMovimento Caótico

Problemas de três corposProblemas de três corpos

Cinturão de asteróides Cinturão de asteróides entre Marte e Júpiterentre Marte e Júpiter

Anéis de SaturnoAnéis de Saturno

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Meteorologia: Meteorologia: o atrator de Lorenzo atrator de Lorenz

Ecologia: Ecologia: modelos predador-presa com 3 espéciesmodelos predador-presa com 3 espécies

OUTROS EXEMPLOS:OUTROS EXEMPLOS:PPêêndulo duplo com hastes rígidas ou com molasndulo duplo com hastes rígidas ou com molasOsciladores acoplados não-lineares (redes atômicas)Osciladores acoplados não-lineares (redes atômicas)Movimento de partículas em redes cristalinasMovimento de partículas em redes cristalinasMovimento de elétrons em algumas estruturas mesoscopicasMovimento de elétrons em algumas estruturas mesoscopicasFluidos turbulentosFluidos turbulentos

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Conclusões Conclusões

Caos = sensibilidade a condições iniciaisCaos = sensibilidade a condições iniciais (efeito borboleta). Apesar do determinismo (efeito borboleta). Apesar do determinismo das equações de movimento nosso poder de das equações de movimento nosso poder de previsão é limitado.previsão é limitado.

Esticar e DobrarEsticar e Dobrar é o mecanismo dinâmico que é o mecanismo dinâmico que produz caos (dinâmica do padeiro).produz caos (dinâmica do padeiro).

Onde há caos há fractais.Onde há caos há fractais.